提到鎖，大家肯定想到的是sychronized關鍵字。是用它可以解決一切併發問題，但是，對於系統吞吐量要求更高的話，我們這提供幾個小技巧。幫助大家減小鎖顆粒度，提高併發能力。
初級技巧-樂觀鎖
樂觀鎖使用的場景是，讀不會衝突，寫會衝突。同時讀的頻率遠大於寫。
悲觀鎖的實現：
悲觀的認為所有代碼執行都會有併發問題，所以將所有代碼塊都用sychronized鎖住
樂觀鎖的實現：
樂觀的認為在讀的時候不會產生衝突為題，在寫時添加鎖。所以解決的應用場景是讀遠大於寫時的場景。
中級技巧-String.intern()
樂觀鎖不能很好的解決大量的寫衝突的問題，但是很多場景下，鎖只是針對某個用戶或者某個訂單。 比如一個用戶先創建session，才能進行後面的操作，但是由於網絡的問題，創建session的請求和後續請求幾乎同時到達，而並行線程可能會先處理後面的請求。一般情況需要對用戶sessionMap加鎖，比如上面的樂觀鎖。在這樣的場景下，可以將鎖限定在用戶本身上，即原來的
這個比較類似行鎖和數據庫表鎖的概念。顯然行鎖的併發能力比表鎖的高很多。
實用String.intern();是這種方式的具體實現。類String維護了一個字符串池。當調用intern方法時，如果池已經包含一個等於此String對象的字符串（該對象由equals(Object)方法確定），則返回池中的字符串。可見，當String 相同時，總返回同一個對象，因此就實現了對同一用戶加鎖。由於所的顆粒度侷限於具體用戶，使得系統獲得最大程度的併發。
CopyOnWriteMap？
既然說到了“類似於數據庫中的行鎖的概念”，就不得不提一下MVCC，Java中CopyOnWrite類實現了MVCC。Copy On Write是這樣一種機制。當我們讀取共享數據的時候，直接讀取，不需要同步。當我們修改數據的時候，我們就把當前數據Copy一份副本，然後在這個副本 上進行修改，完成之後，再用修改後的副本，替換掉原來的數據。這種方法就叫做Copy On Write。
但是，，，JDK並沒有提供CopyOnWriteMap，為什麼？下面有個很好的回答，那就是已經有了ConcurrentHashMap，為什麼還需要CopyOnWriteMap？
高級技巧 - 類ConcurrentHashMap
String.inter()的缺陷是類 String 維護一個字符串池是放在JVM perm區的，如果用戶數特別多，導致放入字符串池的String不可控，有可能導致OOM錯誤或者過多的Full GC。怎麼樣能控制鎖的個數，同時減小粒度鎖呢？直接使用Java ConcurrentHashMap？或者你想加入自己更精細的控制？那麼可以借鑑ConcurrentHashMap的方式，將需要加鎖的對象分為多個bucket，每個bucket加一個鎖，偽代碼如下：
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